深入理解Python中的__iter__方法（从零开始掌握可迭代对象与迭代器协议）

__iter__ 方法的作用

一个对象要成为可迭代对象，必须实现 __iter__ 方法。该方法不接受参数（除了 self），并返回一个迭代器（Iterator）。

而迭代器本身必须实现两个方法：

• __iter__()：返回迭代器自身（通常就是 return self）
• __next__()：返回容器中的下一个元素；如果没有更多元素，则抛出 StopIteration 异常

简单示例：让自定义类支持 for 循环

假设我们想创建一个表示“倒计时”的类，让它可以从指定数字倒数到 1，并支持 for 循环遍历：

class Countdown:    def __init__(self, start):        self.start = start    def __iter__(self):        return CountdownIterator(self.start)class CountdownIterator:    def __init__(self, start):        self.current = start    def __iter__(self):        return self    def __next__(self):        if self.current <= 0:            raise StopIteration        value = self.current        self.current -= 1        return value# 使用示例for num in Countdown(5):    print(num)# 输出：# 5# 4# 3# 2# 1

在这个例子中，Countdown 是一个可迭代对象，它通过 __iter__ 方法返回一个独立的 CountdownIterator 实例。而 CountdownIterator 是真正的迭代器，它实现了 __iter__ 和 __next__ 方法。

更简洁的方式：让同一个类既是可迭代对象又是迭代器

有时为了简化代码，我们可以让同一个类同时扮演两个角色：

class SimpleCountdown:    def __init__(self, start):        self.start = start    def __iter__(self):        self.current = self.start  # 每次迭代重置状态        return self    def __next__(self):        if self.current <= 0:            raise StopIteration        value = self.current        self.current -= 1        return value# 使用for n in SimpleCountdown(3):    print(n)# 输出：3, 2, 1

⚠️ 注意：这种方式的问题是，如果多次遍历同一个对象，第二次遍历时可能因为状态未重置而直接结束。因此，在需要多次遍历的场景中，推荐使用第一个“分离式”设计。

内置函数 iter() 与 __iter__ 的关系

当你调用 iter(obj) 时，Python 实际上是在调用 obj.__iter__()。同样，next(iterator) 会调用 iterator.__next__()。

c = Countdown(3)iterator = iter(c)  # 等价于 c.__iter__()print(next(iterator))  # 3print(next(iterator))  # 2

总结

通过本文，你已经掌握了 Python __iter__方法 的核心原理。记住以下关键点：

• 可迭代对象必须实现 __iter__ 方法
• 迭代器必须实现 __iter__（返回自身）和 __next__（返回下一值）
• 良好的设计应区分“可迭代对象”和“迭代器”，以支持多次遍历
• 这是 迭代器协议 的核心，也是理解生成器、上下文管理器等高级特性的基础

现在，你可以自信地编写自己的 自定义迭代器 了！无论是处理数据流、模拟序列，还是构建领域特定的遍历逻辑，__iter__ 都是你不可或缺的工具。